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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 14:42 编辑
# N$ V; b( {4 Q/ }% Q' I4 p/ k
, g4 o( m# K* G9 f* K0 X+ |- C. F课程目录:" x$ {, H/ ~' ]' g( T
01.第01课 机器学习中的微分与矩阵6 U6 x1 n0 Q# }5 q" B1 k; T$ s1 |
02.第02课 概率与凸优化
: H: \' l4 D) O. k5 ?1 M3 W03.第03课 回归问题与应用3 x& r. T# q% a- e; j- D
04.第04课 决策树、随机森林、GBDT, O. X ?, n, o% r1 f4 R& Z2 z
05.第05课 SVM
- H8 \& T+ M1 O' M' A: w, j06.第06课 最大熵与EM算法
5 {0 |0 O1 t" Q5 e+ R6 U07.第07课 机器学习中的特征工程处理
( v. v9 ~, b* s* W' a8 _' h! J" r08.第08课 多算法组合与模型最优化, W0 b' L# r" a
09.第09课 sklearn与机器学习实战
1 U* B8 V% U8 t" q$ Q4 R; q10.第10课 高级工具xgboost_lightGBM与建模实战) Y7 ~, R6 I/ t6 K( z- |
11.第11课 用户画像与推荐系统
; A( m, t- D# E* R) G3 d12.第12课 聚类. G, ~' p. \5 O/ L6 k N
13.第13课 聚类与推荐系统实战
7 K! B. r' h2 N# Z! W1 b) d14.第14课 贝叶斯网络3 m7 N. G: S2 _/ @
15.第15课 隐马尔科夫模型HMM
- J6 w5 Z6 D7 ~16.第16课 主题模型
8 W4 }# x* y! i17.第17课 神经网络初步
' L! B5 u1 @ Q" U! Q6 d18.第18课 卷积神经网络与计算机视觉
% O/ T6 d. b$ h$ Z19.第19课 循环神经网络与自然语言处理# `; O# O/ p) c4 e* q9 W' j
20.第20课 深度学习实践' `2 e `. z+ U$ F; r: H! ]
- G) o0 X% Y- ~$ p7 g6 F |
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